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Mitteilungsblatt der Universität Koblenz, Nr. 1/2025
No full textOrdnung zur Änderung der Beitragsordnung des Studierendenwerks Koblen
Enhancing AI Telephony System with Large Language Models: A Comparative Study on ’Telegra KIT’
No full textNowadays, artificial intelligence (AI) has been widely used in telephony systems. It
allows telephony systems to automate customer interactions without any human in-
tervention. However, traditional approaches used across various tasks in telephony
systems has some limitations. To address these limitations, this thesis investigates
the potential of Large Language Models (LLMs) to enhance AI-driven telephony
systems by improving intent recognition, entity extraction, inquiry question gener-
ation, and synthetic training data creation.
We have conducted a comparative study to evaluate the performance of LLM-
based methods and traditional methods across above mentioned tasks. This study
is conducted on Telegra-KIT, an AI-based telephony platform. We have used real-
world data of Telegra-KIT to assess the performance. The results show that LLMs
outperformed traditional approaches by improving intent recognition accuracy from
18.42% to 39.71% and entity extraction accuracy from 52.69% to 82.21%. LLM-based
approach was also able to create effective inquiry questions when a caller’s intent is
uncertain. The results also demonstrated the ability of LLM to create high-quality
synthetic training data to address data scarcity issues and enhance model general-
ization.
The findings of this thesis contribute to the advancement of AI telephony sys-
tems by offering a more context-aware, adaptable approach for important tasks in
telephony.Heutzutage wird künstliche Intelligenz (KI) in großem Umfang in Telefonsystemen
eingesetzt. Sie ermöglicht es Telefonsystemen, Kundeninteraktionen ohne menschli-
ches Eingreifen zu automatisieren. Die traditionellen Ansätze, die für verschiedene
Aufgaben in Telefonsystemen verwendet werden, weisen jedoch einige Einschrän-
kungen auf. Um diese Grenzen zu überwinden, untersucht diese Arbeit das Poten-
zial von Large Language Models (LLMs) zur Verbesserung von KI-gesteuerten Tele-
foniesystemen durch Verbesserung der Absichtserkennung, der Entitätsextraktion,
der Generierung von Fragen und der Erstellung synthetischer Trainingsdaten.
Wir haben eine vergleichende Studie durchgeführt, um die Leistung von LLM-
basierten Methoden und traditionellen Methoden bei den oben genannten Aufga-
ben zu bewerten. Diese Studie wurde mit Telegra-KIT durchgeführt, einer KI-basier-
ten Telefonieplattform. Wir haben reale Daten von Telegra-KIT verwendet, um die
Leistung zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass LLMs die traditionellen Ansät-
ze übertrafen, indem sie die Genauigkeit der Absichtserkennung von 18,42% auf
39,71% und die Genauigkeit der Entity-Extraktion von 52,69% auf 82,21% verbesser-
ten. Der LLM-basierte Ansatz war auch in der Lage, effektive Rückfragen zu erstel-
len, wenn die Absicht des Anrufers unsicher ist. Die Ergebnisse zeigen auch, dass
LLM in der Lage ist, qualitativ hochwertige synthetische Trainingsdaten zu erstel-
len, um Probleme der Datenknappheit zu beheben und die Modellgeneralisierung
zu verbessern.
Die Ergebnisse dieser Arbeit tragen zur Weiterentwicklung von KI-Telefoniesyste-
men bei, indem sie einen kontextbewussten, anpassungsfähigen Ansatz für wichtige
Aufgaben in der Telefonie bieten
Mitteilungsblatt der Universität Koblenz, Nr. 2/2025
No full textRahmenprüfungsordnung der Universität Koblenz (Rahmen-PO
Innovative Frameworks for Scalable Connectivity, Trust, and Security in Future Hyper-Connected Ecosystems
No full textThe rapid evolution of wireless communication technologies, particularly the introduction
of Fifth-Generation (5G) networks and the anticipated transition to Sixth-Generation (6G)
systems, ushers in a new era of connectivity, enabling transformative applications across
industrial automation, the Internet of Everything (IoE), and the Industrial Internet of Things
(IIoT). However, the exponential growth in the number of connected devices, stringent reliability
requirements, and increasing security challenges pose significant hurdles for current network
architectures. This dissertation addresses these challenges by proposing innovative frameworks
and mechanisms that enhance reliability, optimize resource utilization, and strengthen security
and trust management in next-generation mobile networks.
The first contribution of this dissertation focuses on reliability enhancements in 5G networks.
While existing mechanisms, such as Dual Connectivity (DC) and Network Function (NF)
redundancy, provide partial solutions, they do not fully resolve application-layer reliability
and dynamic server failover. To bridge this gap, this work introduces the Make-Before-Break-
Reliability (MBBR) and enhanced Make-Before-Break-Reliability (eMBBR) mechanisms. These
frameworks proactively establish redundant communication paths, ensuring seamless failovers
with minimal latency and service disruption. By extending reliability to the application layer
and integrating adaptive path selection and dynamic failover capabilities, these mechanisms
offer robust solutions for latency-sensitive and mission-critical applications.
The second major contribution addresses bandwidth optimization for industrial networks.
The black channel paradigm, widely adopted for industrial safety applications, relies heavily on
cyclic keep-alive messages to detect connection loss, leading to significant signaling overhead.
This dissertation proposes a novel solution leveraging 5G Channel State Information (CSI)
to replace cyclic messaging with real-time connection quality monitoring. By exposing CSI
metrics, such as Signal-to-Noise Ratio (SNR) and Channel Quality Indicator (CQI), to the
application layer, the proposed mechanism reduces bandwidth consumption while maintaining
the safety and reliability requirements of industrial networks.
Addressing the growing complexity of security requirements in IIoT, the third contribution
introduces the AF-based Security Framework (AERO) framework. This framework empowers
application providers to dynamically apply cryptographic mechanisms to the user plane,
overcoming the limitations of legacy protocols and eliminating the need for redundant security
layers. By ensuring backward compatibility and enabling both static and dynamic configuration
of user plane encryption, AERO enhances security while minimizing computational overhead
and reducing transmission delays.
The fourth and final contribution redefines trust management in mobile networks through
the SecUre deleGAtion of tRust (SUGAR) framework. Traditional trust models, which rely
on identity chips for each connected device, are becoming increasingly impractical in the
IoE era, where billions of devices require connectivity. The SUGAR framework introduces a
delegation-based trust model, allowing Parent Devices (PaDs) to delegate trust to multiple
Child Devices (ChDs) securely. This approach eliminates the need for individual identity chips,
significantly reducing costs and enhancing scalability. Integration with System-on-a-Chip
(SoC)-based identity enclaves further strengthens the security of trust credentials.
The findings of this dissertation offer substantial contributions to both academia and
industry. The proposed frameworks effectively address critical gaps in current 5G standards
and provide valuable contributions for developing the 6G framework. By enhancing reliability,
optimizing bandwidth, and redefining security and trust management, this dissertation provides
a comprehensive foundation for the design and deployment of next-generation mobile networks.
Furthermore, the solutions presented are adaptable to a wide range of applications, including
industrial automation, autonomous systems, and smart city infrastructures.
In conclusion, this dissertation represents a significant step toward realizing the full
potential of next-generation mobile networks. By addressing key challenges in reliability,
resource optimization, security, and trust management, the proposed frameworks pave the way
for scalable, secure, and efficient mobile ecosystems that are essential for the dynamic and
interconnected world of the future.Die rasante Entwicklung der drahtlosen Kommunikationstechnologien, insbesondere die
Einführung von Netzen der fünften Generation (5G) und der voraussichtliche Übergang zu
Systemen der sechsten Generation (6G), hat eine neue Ära der Konnektivität eingeläutet, die
transformative Anwendungen in der industriellen Automatisierung, dem Internet of Everything
(IoE) und dem industriellen Internet der Dinge (IIoT) ermöglicht. Das exponentielle Wachstum
der Anzahl der angeschlossenen Geräte, die strengen Anforderungen an die Zuverlässigkeit und
die zunehmenden Sicherheitsherausforderungen stellen jedoch erhebliche Hürden für aktuelle
Netzwerkarchitekturen dar. Diese Dissertation befasst sich mit diesen Herausforderungen, indem
sie innovative Rahmenwerke und Mechanismen vorschlägt, die die Zuverlässigkeit verbessern,
die Ressourcennutzung optimieren und die Sicherheit und das Vertrauensmanagement in
mobilen Netzwerken der nächsten Generation stärken.
Der erste Beitrag dieser Dissertation konzentriert sich auf die Verbesserung der Zuverlässig-
keit in 5G-Netzwerken. Bestehende Mechanismen wie Dual Connectivity (DC) und Network
Function (NF)-Redundanz bieten zwar Teillösungen, lösen aber die Zuverlässigkeit der Anwen-
dungsschicht und die dynamische Serverausfallsicherung nicht vollständig. Um diese Lücke
zu schließen, werden in dieser Dissertation die Mechanismen Make-Before-Break-Reliability
(MBBR) und enhanced Make-Before-Break-Reliability (eMBBR) vorgestellt. Diese Frameworks
richten proaktiv redundante Kommunikationspfade ein und gewährleisten nahtlose Failover
mit minimaler Latenz und Dienstunterbrechung. Durch die Ausweitung der Zuverlässigkeit
auf die Anwendungsebene und die Integration von adaptiver Pfadauswahl und dynamischen
Failover-Funktionen bieten diese Mechanismen robuste Lösungen für latenzempfindliche und
unternehmenskritische Anwendungen.
Der zweite wichtige Beitrag liegt in der Optimierung des Bandbreitenverbrauchs für
industrielle Netze. Das Black-Channel-Paradigma, das für industrielle Sicherheitsanwendungen
weit verbreitet ist, stützt sich stark auf zyklische Keep-Alive-Nachrichten zur Erkennung von
Verbindungsverlusten, was zu einem erheblichen Signalisierungs-Overhead führt. In dieser
Dissertation wird eine neuartige Lösung vorgeschlagen, die 5G Channel State Information
(CSI) nutzt, um zyklische Nachrichten durch eine Überwachung der Verbindungsqualität in
Echtzeit zu ersetzen. Indem CSI-Metriken wie Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) und Kanal-
qualitätsindikator (CQI) der Anwendungsschicht zugänglich gemacht werden, reduziert der
vorgeschlagene Mechanismus den Bandbreitenverbrauch und erfüllt gleichzeitig die Sicherheits-
und Zuverlässigkeitsanforderungen industrieller Netzwerke.
Der dritte Beitrag befasst sich mit der wachsenden Komplexität der Sicherheitsanforderun-
gen im IIoT und stellt das AF-basierte Security Framework (AERO) vor. Dieses Framework
ermöglicht es Anwendungsanbietern, kryptografische Mechanismen dynamisch auf die Be-
nutzerebene anzuwenden, die Beschränkungen älterer Protokolle zu überwinden und den
Bedarf an redundanten Sicherheitsschichten zu beseitigen. Durch die Gewährleistung der
Abwärtskompatibilität und die Möglichkeit, die Verschlüsselung auf der Benutzerebene sowohl
statisch als auch dynamisch zu konfigurieren, erhöht AERO die Sicherheit bei gleichzeitiger
Minimierung des Rechenaufwands und der Übertragungsverzögerungen.
Der vierte und letzte Beitrag definiert das Vertrauensmanagement in mobilen Netzwerken
durch das SecUre deleGAtion of tRust (SUGAR)-Framework neu. Herkömmliche Vertrau-
ensmodelle, die auf Identitäts-Chips für jedes angeschlossene Gerät beruhen, werden in der
(IoE)-Ära, in der Milliarden von Geräten Konnektivität benötigen, zunehmend unpraktisch.
Das (SUGAR)-Framework führt ein delegationsbasiertes Vertrauensmodell ein, das es Eltern-
geräten (PaDs) ermöglicht, Vertrauen sicher an mehrere Kindgeräte (ChDs) zu delegieren.
Dieser Ansatz macht einzelne Identitäts-Chips überflüssig, was die Kosten erheblich senkt
und die Skalierbarkeit verbessert. Die Integration mit System-on-a-Chip (SoC)-basierten
Identitätsenklaven stärkt die Sicherheit der Vertrauensnachweise weiter.
Die Ergebnisse dieser Dissertation bieten sowohl der Wissenschaft als auch der Industrie
wesentliche Beiträge. Die vorgeschlagenen Rahmenwerke schließen effektiv kritische Lücken
in den aktuellen 5G-Standards und liefern wertvolle Beiträge für die Entwicklung von 6G-
Rahmenwerken. Durch die Verbesserung der Zuverlässigkeit, die Optimierung der Bandbreite
und die Neudefinition von Sicherheit und Vertrauensmanagement bietet diese Dissertation
eine umfassende Grundlage für die Entwicklung und den Einsatz von Mobilfunknetzen
der nächsten Generation. Darüber hinaus sind die vorgestellten Lösungen an eine Vielzahl
von Anwendungen anpassbar, darunter industrielle Automatisierung, autonome Systeme und
intelligente Stadtinfrastrukturen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Dissertation einen bedeutenden Schritt in
Richtung der vollen Ausschöpfung des Potenzials von Mobilfunknetzen der nächsten Generation
darstellt. Durch die Bewältigung wichtiger Herausforderungen in den Bereichen Zuverlässigkeit,
Ressourcenoptimierung, Sicherheit und Vertrauensmanagement ebnen die vorgeschlagenen
Rahmenwerke den Weg für skalierbare, sichere und effiziente mobile Ökosysteme, die für die
dynamische und vernetzte Welt der Zukunft unerlässlich sind
Herausforderungen des Pflegebedürftigkeitsbegriffs - Aspekte der Pflegebedürftigkeit aus Sicht von Pflegefachpersonen
Full text linkSind Menschen von einer Pflegebedürftigkeit in Deutschland betroffen, so regelt der durch § 14 SGB XI festgeschriebene Pflegebedürftigkeitsbegriff den Zugang zu Leistungen der Pflegeversicherung. Der Pflegebedürftigkeitsbegriff ist dabei ein normativ gesetzter und basiert bislang nicht auf empirischen Studien aus dem Bereich der Pflege und der Pflegewissenschaft. Durch seine gesetzliche Fundierung lenkt er die Bedingungen und Strukturen, unter welchen Pflegeleistungen in Deutschland von Pflegefachpersonen erbracht werden. Weiterhin ist davon auszugehen, dass die Pflegefachpersonen durch ihre professionelle Sozialisierung einen fachlichen Fokus auf das Konstrukt der Pflegebedürftigkeit legen, welcher sich vom Pflegebedürftigkeitsbegriff unterscheidet und strukturell nicht in die Leistungsbemessung einfließt. Daraus ergeben sich Aspekte einer pflegerischen Unter- und Überversorgung.
Die vorliegende Ph.D.-Thesis verfolgt das Anliegen, die Herausforderungen des Pflegebedürftigkeitsbegriffs in Deutschland aufzuzeigen, indem die Aspekte der Pflegebedürftigkeit von Pflegefachpersonen im ambulanten Setting im Hinblick auf deren Interaktion mit pflegebedürftigen Menschen empirisch erfasst und zu einem theoretischen Konzept ausgearbeitet werden. Zur methodischen Bearbeitung des Forschungsinteresses werden problemzzentrierte Interviews mit ambulanten Pflegefachpersonen geführt, die mit Rückbezug auf den Symbolischen Interaktionismus nach Herbert Blumer unter methodologischen und methodischen Gesichtspunkten mittels einer Grounded Theory nach Kathy Charmaz sowie Juliet Corbin und Anselm Strauss erhoben und ausgewertet werden. Dabei kommt ein reflexives-konstruktivistisches Forschen und Schreiben als Konsequenz der epistemologisch-methodologischen Fundierung der Autorin zur Anwendung.
Die erarbeitete Theorie beschreibt die Herausforderungen der Pflegebedürftigkeit aus Sicht der befragten Pflegefachpersonen. So werden in der Kernkategorie Aushandlungsprozesse in den Bereichen Nähe und Distanz, Anwaltschaft und Verantwortungsüberlassung sowie Ethos und Technokratie beschrieben. Sämtliche Aspekte zeigen auf, inwiefern der gesetzliche Pflegebedürftigkeitsbegriff zu Herausforderungen innerhalb der pflegerischen Arbeit führt. Die Ph.D.-Thesis liefert mit ihren Ergebnissen einen Beitrag zur Einordnung und Relevanz pflegerischer Beziehungsarbeit im Hinblick auf herrschende Rahmenbedingungen der Pflegebedürftigkeit und zeigt auf, inwiefern sich Interaktion und Kommunikation der Akteur*innen vor dem Anspruch individueller Pflege und dem deutschen ambulanten Pflegesystem wechselseitig bedingen. Sie liefert damit einen professionell und empirisch begründeten Ansatz für die Einschätzung und Bearbeitung von pflegefachlich erlebter Pflegebedürftigkeit
Gold Nanoparticles Bioproduced in Cyanobacteria in the Initial Phase Opened an Avenue for the Discovery of Corresponding Cerium Nanoparticles
No full textThe production of isolated metallic nanoparticles with multifunctionalized properties, such as size and shape, is crucial for biomedical, photocatalytic, and energy storage or remediation applications. This study investigates the initial particle formations of gold nanoparticles (AuNPs) bioproduced in the cyanobacteria Anabaena sp. using high-resolution transmission electron microscopy images for digital image analysis. The developed method enabled the discovery of cerium nanoparticles (CeNPs), which were biosynthesized in the cyanobacteria Calothrix desertica. The particle size distributions for AuNPs and CeNPs were analyzed. After 10 h, the average equivalent circular diameter for AuNPs was 4.8 nm, while for CeNPs, it was approximately 5.2 nm after 25 h. The initial shape of AuNPs was sub-round to round, while the shape of CeNPs was more roundish due to their amorphous structure and formation restricted to heterocysts. The local PSDs indicate that the maturation of AuNPs begins in the middle of vegetative cells and near the cell membrane, compared to the other regions of the cell
Fortbildungsbedarfe von Sportlehrkräften an Realschulen und Gymnasien in Rheinland-Pfalz hinsichtlich einer digitalisierungs-sensiblen Gesundheitsbildung im Sportunterricht (DiGebiS)
No full textDas Poster fasst die Ergebnisse einer qualitativen Bedarfsanalyse zusammen, die das Ziel verfolgte, spezifische Voraussetzungen und Fortbildungsbedarfe von Sportlehrkräften hinsichtlich einer digitalisierungssensiblen Gesundheitsbildung im Sportunterricht zu identifizieren
Technical and Methodological Improvements to Mining Software Repositories
No full textEmpirical studies in software engineering use software repositories as data sources to understand software development. Repository data is either used to answer questions that guide the decision-making in the software development, or to provide tools that help with practical aspects of developers’ everyday work. Studies are classified into the field of Empirical Software Engineering (ESE), and more specifically into Mining Software Repositories (MSR). Studies working with repository data often focus on their results. Results are statements or tools, derived from the data, that help with practical aspects of software development. This thesis focuses on the methods and high order methods used to produce such results. In particular, we focus on incremental methods to scale the processing of repositories, declarative methods to compose a heterogeneous analysis, and high order methods used to reason about threats to methods operating on repositories. We summarize this as technical and methodological improvements. We contribute the improvements to methods and high-order methods in the context of MSR/ESE to produce future empirical results more effectively. We contribute the following improvements. We propose a method to improve the scalability of functions that abstract over repositories with high revision count in a theoretically founded way. We use insights on abstract algebra and program incrementalization to define a core interface of highorder functions that compute scalable static abstractions of a repository with many revisions. We evaluate the scalability of our method by benchmarks, comparing a prototype with available competitors in MSR/ESE. We propose a method to improve the definition of functions that abstract over a repository with a heterogeneous technology stack, by using concepts from declarative logic programming and combining them with ideas on megamodeling and linguistic architecture. We reproduce existing ideas on declarative logic programming with languages close to Datalog, coming from architecture recovery, source code querying, and static program analysis, and transfer them from the analysis of a homogeneous to a heterogeneous technology stack. We provide a prove-of-concept of such method in a case study. We propose a high-order method to improve the disambiguation of threats to methods used in MSR/ESE. We focus on a better disambiguation of threats, operationalizing reasoning about them, and making the implications to a valid data analysis methodology explicit, by using simulations. We encourage researchers to accomplish their work by implementing ‘fake’ simulations of their MSR/ESE scenarios, to operationalize relevant insights about alternative plausible results, negative results, potential threats and the used data analysis methodologies. We prove that such way of simulation based testing contributes to the disambiguation of threats in published MSR/ESE research.Empirische Studien in der Softwaretechnik verwenden Software Repositories als Datenquellen, um die Softwareentwicklung zu verstehen. Repository-Daten werden entweder verwendet, um Fragen zu beantworten, die die Entscheidungsfindung in der Softwareentwicklung leiten, oder um Werkzeuge bereitzustellen, die bei praktischen Aspekten der Entwicklung helfen. Studien werden in die Bereiche Empirical Software Engineering (ESE) und Mining Software Repositories (MSR) eingeordnet. Häufig konzentrieren sich Studien, die mit Repository-Daten arbeiten, auf deren Ergebnisse. Ergebnisse sind aus den Daten abgeleitete Aussagen oder Werkzeuge, die bei der Softwareentwicklung helfen. Diese Dissertation konzentriert sich hingegen auf die Methoden und High-Order-Methoden, die verwendet werden, um solche Ergebnisse zu erzielen. Insbesondere konzentrieren wir uns auf inkrementelle Methoden, um die Verarbeitung von Repositories zu skalieren, auf deklarative Methoden, um eine heterogene Analyse durchzuführen, und auf High-Order-Methoden, die verwendet werden, um Bedrohungen für Methoden, die auf Repositories arbeiten, zu operationalisieren. Wir fassen dies als technische und methodische Verbesserungen zusammen um zukünftige empirische Ergebnisse effektiver zu produzieren. Wir tragen die folgenden Verbesserungen bei. Wir schlagen eine Methode vor, um die Skalierbarkeit von Funktionen, welche über Repositories mit hoher Revisionszahl abstrahieren, auf theoretisch fundierte Weise zu verbessern. Wir nutzen Erkenntnisse aus abstrakter Algebra und Programminkrementalisierung, um eine Kernschnittstelle von Funktionen höherer Ordnung zu definieren, die skalierbare statische Abstraktionen eines Repositorys mit vielen Revisionen berechnen. Wir bewerten die Skalierbarkeit unserer Methode durch Benchmarks, indem wir einen Prototyp mit MSR/ESE Wettbewerbern vergleichen. Wir schlagen eine Methode vor, um die Definition von Funktionen zu verbessern, die über ein Repository mit einem heterogenen Technologie-Stack abstrahieren, indem Konzepte aus der deklarativen Logikprogrammierung verwendet werden, und mit Ideen zur Megamodellierung und linguistischen Architektur kombiniert werden. Wir reproduzieren bestehende Ideen zur deklarativen Logikprogrammierung mit Datalog-nahen Sprachen, die aus der Architekturwiederherstellung, der Quellcodeabfrage und der statischen Programmanalyse stammen, und übertragen diese aus der Analyse eines homogenen auf einen heterogenen Technologie-Stack. Wir liefern einen Proof-of-Concept einer solchen Methode in einer Fallstudie. Wir schlagen eine High-Order-Methode vor, um die Disambiguierung von Bedrohungen für MSR/ESE Methoden zu verbessern. Wir konzentrieren uns auf eine bessere Disambiguierung von Bedrohungen durch Simulationen, indem wir die Argumentation über Bedrohungen operationalisieren und die Auswirkungen auf eine gültige Datenanalysemethodik explizit machen. Wir ermutigen Forschende, „gefälschte“ Simulationen ihrer MSR/ESE-Szenarien zu erstellen, um relevante Erkenntnisse über alternative plausible Ergebnisse, negative Ergebnisse, potenzielle Bedrohungen und die verwendeten Datenanalysemethoden zu operationalisieren. Wir beweisen, dass eine solche Art des simulationsbasierten Testens zur Disambiguierung von Bedrohungen in der veröffentlichten MSR/ESE-Forschung beiträgt
Die Prinzessin und der männliche Blick
Full text linkDiese Dissertation widmet sich der inhaltsanalytischen, quantitativen Analyse der Kompilation Disney Princess durch die Anwendung der Theorie des male gaze von Laura Mulvey, welche sie in Visual Pleasure and Narrative Cinema (1975) sowie Afterthoughts on `Visual Pleasure and Narrative Cinema‘ inspired by King Vidor´s Duel in the Sun (1946) (1981) darstellte.
Die Autorin der Dissertation nutzt die quantitative Inhaltsanalyse nach Patrick Rössler, um die Filme der Kompilation Disney Princess aus den Jahren 1937 bis 2016 sowie den Film Die Eiskönigin (2013) auf die Darstellung der weiblich und männlich gelesenen Filmfiguren im Hinblick auf die Körperproportionen, den Grad ihrer Aktivität und den Umfang ihrer Präsenz sowie das Geschlecht der Filmmitarbeiter:innen zu untersuchen
Mitteilungsblatt der Universität Koblenz, Nr. 2/2024
No full textZweite Ordnung zur Änderung der Promotionsordnung des Fachbereichs 1: Bildungswissenschaften der Universität Koblenz
Satzung der Studierendenschaft der Universität Koblen